轻量化网络（六）GhostNet: More Features from Cheap Operations

本文主要是介绍轻量化网络（六）GhostNet: More Features from Cheap Operations，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

这篇由华为在2019出品的轻量化网络，主要是基于在特征中有很大的冗余，所以通过一些操作来减少通道数从而实现网络轻量化。作者提出的 Ghost module 可以在已有的神经网络中即插即用。在相似的计算量下，网络性能超过了MobileNet v3。
论文链接
Tensorflow实现
Pytorch实现
一、Ghost module
神经网络中使用了大量的卷积核，导致了很大的计算量。如Figure 1所示，在同个特征(feature map)中，有许多相似的图。一个特征可以由其相似的特征得到，所以没有必要消耗更多的资源去产生那么多的特征。假定一些特征可以由一些简单的操作从现在的特征中得到，那么可以减少大量的计算。取名为“GhostNet”就是这个原因，一些由简单操作得到的特征是其原来特征的“ghost”。

Figure 2(a)是标准卷积。假设输入特征大小为$c\times h\times w$，卷积核为$c\times k\times k\times n$。为了降低计算，首先使用$c\times k\times k\times m$卷积核，其中$m\le n$。为了进一步得到$n$个特征，使用一系列简单的操作。在前一步的操作上，使用线性操作$\Phi$来生成，如Figure 2(b)所示。

#GhostModule具体实现
class GhostModule(nn.Module):def __init__(self, inp, oup, kernel_size=1, ratio=2, dw_size=3, stride=1, relu=True):super(GhostModule, self).__init__()self.oup = oupinit_channels = math.ceil(oup / ratio)new_channels = init_channels*(ratio-1)self.primary_conv = nn.Sequential(nn.Conv2d(inp, init_channels, kernel_size, stride, kernel_size//2, bias=False),nn.BatchNorm2d(init_channels),nn.ReLU(inplace=True) if relu else nn.Sequential(),)self.cheap_operation = nn.Sequential(nn.Conv2d(init_channels, new_channels, dw_size, 1, dw_size//2, groups=init_channels, bias=False),nn.BatchNorm2d(new_channels),nn.ReLU(inplace=True) if relu else nn.Sequential(),)def forward(self, x):x1 = self.primary_conv(x)x2 = self.cheap_operation(x1)out = torch.cat([x1,x2], dim=1)return out[:,:self.oup,:,:]

二、网络结构
Figure 3是Ghost unit结构，其中堆叠了两个Ghost module，第一个Ghost module作为扩展层升维，第二个降维。Table 1是整个GhostNet网络结构，使用了Ghost unit替代了MobileNet中的单元。

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